Uber車禍原因曝光，自動駕駛技術挑戰重重

小鹿創萌

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今年三月，美國亞利桑那州發生了一起轟動一時的Uber自動駕駛SUV撞人致死的事故。在這次事故中，一名49歲的無家可歸女性被撞身亡，當時她通過一個非斑馬線區域，推著一輛單車橫穿馬路。事後Uber和各相關機構進行了一系列的調查。

近日，據美國科技新聞網站The Information援引兩位消息人士報道稱，Uber公司已基本查明事故的原因——事故罪魁禍首是軟體系統而不是各種感測器、攝像頭在內的硬體系統。

據消息人士稱，在這名女性橫穿馬路時，Uber的無人車感測器已經探測到了她，不過Uber的自動駕駛軟體判斷認為，系統無需對這位女性採取避讓措施。

當前自動駕駛的主流技術方案，往往是激光雷達、毫米波雷達和攝像頭等的融合。車頂的激光雷達和前置雷達識別汽車周圍環境，光學攝像頭通過計算機視覺演算法識別圖像、了解汽車行駛場景。

感測器收集到的外部數據傳送給中央計算單元——它是自動駕駛汽車的「大腦」，創建完整的環境圖像，統率整個汽車的避讓流程。避讓方案的設置，需要大量的AI演算法做支撐，保障運算的精度和速度。

這輛測試車上安裝了7個攝像頭和1個高線束激光雷達。對於激光雷達和視覺系統而言，當時情況並不是非常複雜。正常的話，車輛應該在50米處（2.7秒內）檢測到受害者，並且立即強制剎車。最近的情況，車會在距離人2-3米的地方停下。

外媒The Information表示，由於系統對於塑料袋等出現在路上的物體存在引起「誤報」可能性，因此自行駕駛平台汽車在公共道路上繞行障礙時，或多或少地會保持謹慎，以免使路途滿是急剎車。這也很可能是這起事故的起因。

安全行駛的背後，是晶元、感測器、AI演算法、處理系統、高精地圖乃至車輛自身的系統，任何一點上的能力缺失，都可能釀成一樁令人心驚的事故。然而數據表明，美國每年持續增長的交通事故量，以及94%的事故是由於駕駛員的失誤。

技術達到何等水平，無人駕駛汽車才足夠安全、可以上路？哥倫比亞大學人工智慧實驗室主任胡迪·利普森（Hod Lipson）在其2017年出版的《無人駕駛》一書中提出，只要無人駕駛汽車的安全記錄能夠超過人類駕駛員的平均水平，那它就是足以「造福人類」的。Uber致死事故後，美國加州仍然通過了允許完全無人駕駛汽車測試的規定。技術代替人力的大趨勢，不會因為事故停下腳步。

素材來源：騰訊科技等

編審：小鹿君

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